模型评测自动化平台
大规模模型评测需要自动化平台支撑，从评测集管理、批量执行到结果分析和可视化展示。
🎯 自动化评测的必要性
随着模型版本迭代加速，手工逐条评测已不可持续。自动化评测平台可以实现评测集管理、批量执行、结果汇总、版本对比、报告生成的全流程自动化。
🔧 平台核心能力
• 评测集管理：支持场景分类、版本管理和权限控制
• 批量执行：多模型并发、超时控制、失败重试
• 结果分析：多维度评分、对比分析、趋势追踪
• 报告生成：自动汇总准确率、稳定性、风险分析
📊 主流平台对比
OpenCompass（上海AI Lab，适合学术评测）、lm-eval-harness（社区标准）、LangSmith（商业化平台）、DeepEval（轻量级框架）。小团队建议从lm-eval-harness起步。